基于振动偏离及加权熵的多次短路冲击下变压器绕组机械形变辨识

《基于振动偏离及加权熵的多次短路冲击下变压器绕组机械形变辨识》是一篇探讨变压器在多次短路冲击下绕组机械形变识别方法的学术论文。该论文针对电力系统中变压器在运行过程中可能遭遇的多次短路冲击问题，提出了一种结合振动偏离分析和加权熵计算的方法，用于准确识别变压器绕组的机械形变情况。研究内容具有重要的工程应用价值，为变压器的安全运行提供了新的技术手段。

变压器作为电力系统中的关键设备，其内部结构复杂，尤其是绕组部分，在遭受短路冲击时容易发生机械形变，进而影响其绝缘性能和运行安全。由于短路冲击产生的电磁力较大，可能导致绕组的局部变形或位移，这种形变如果不及时发现和处理，可能会引发严重的故障甚至事故。因此，如何高效、准确地检测变压器绕组的机械形变成为电力系统维护的重要课题。

本文提出了一种基于振动偏离和加权熵的辨识方法。振动偏离是指在变压器正常运行状态下，通过测量其振动信号的变化来判断是否存在异常。而加权熵则是对振动信号进行信息熵分析，并引入权重因子以提高辨识精度。这种方法能够有效捕捉到绕组在多次短路冲击后产生的微小机械形变，从而实现对变压器状态的实时监测。

论文首先介绍了变压器绕组在短路冲击下的受力机制和形变特征，分析了不同类型的短路冲击对绕组的影响。随后，提出了基于振动信号的机械形变检测模型，通过采集变压器的振动数据，利用频谱分析和时域分析方法提取关键特征。在此基础上，结合加权熵理论，构建了能够反映绕组状态变化的数学模型。

为了验证所提方法的有效性，论文设计了一系列实验，模拟不同强度和次数的短路冲击，并记录相应的振动信号。通过对实验数据的分析，结果表明，基于振动偏离和加权熵的方法能够显著提高对机械形变的识别精度。与传统方法相比，该方法在灵敏度和抗干扰能力方面均有明显提升。

此外，论文还探讨了该方法在实际工程中的应用前景。随着智能电网的发展，对变压器状态监测的需求日益增加，传统的检测手段已难以满足高精度和实时性的要求。本文提出的方法不仅具备较高的检测精度，而且具有较强的适应性和可扩展性，可以与其他状态监测技术相结合，形成更加完善的变压器健康评估体系。

总之，《基于振动偏离及加权熵的多次短路冲击下变压器绕组机械形变辨识》是一篇具有较高理论价值和实践意义的学术论文。它不仅为变压器绕组机械形变的检测提供了新的思路和技术手段，也为电力系统的安全运行和设备维护提供了有力支持。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，这类基于信号分析的检测方法将在电力设备的状态监测中发挥越来越重要的作用。